一、什么是Docker👑

有一个最常见的例子来很好的帮我们简单了解Docker容器技术：

当我们在一台计算机中配置好了环境，花费了极大的时间和精力成功开发部署好了一个应用。准备尝试在不同操作系统、不同环境下部署这个应用时，我们需要在目标环境中安装依赖库、框架等，但是这些环境可能与开发环境不同，会发现有些 bug 并未在开发过程中被发现，运行时可能出现的不兼容性问题，导致运行失败。

Docker容器正是解决这样的问题的，通过Docker容器化技术，将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器，容器中包含了应用程序运行所需的所有依赖项和环境，通过容器化技术，可以在不同操作系统、不同环境中运行应用程序，避免了不兼容性问题。

但其实Docker的用处远不止如此：

更高效的利用系统资源：由于容器不需要进行硬件虚拟以及运行完整操作系统等额外开销，Docker 对系统资源的利用率更高。无论是应用执行速度、内存损耗或者文件存储速度，都要比传统虚拟机技术更高效。因此，相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。
更快速的启动时间：传统的虚拟机技术启动应用服务往往需要数分钟，而 Docker 容器应用，由于直接运行于宿主内核，无需启动完整的操作系统，因此可以做到秒级、甚至毫秒级的启动时间。大大的节约了开发、测试、部署的时间。
持续交付和部署：对开发和运维（DevOps）人员来说，最希望的就是一次创建或配置，可以在任意地方正常运行。Docker完全可以做到这一点。
更轻松的迁移：由于 Docker 确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。Docker 可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本，其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易的将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。
更轻松的维护和扩展：Docker 使用的分层存储以及镜像的技术，使得应用重复部分的复用更为容易，也使得应用的维护更新更加简单，基于基础镜像进一步扩展镜像也变得非常简单。此外，Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的官方镜像，既可以直接在生产环境使用，又可以作为基础进一步定制，大大的降低了应用服务的镜像制作成本。

1.1 Docker对比传统虚拟机总结🎈

二、镜像、仓库和容器👑

Docker包括了三个基本概念：

镜像（Image）：Docker镜像①它是一个特殊的文件系统，提供Docker容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）。②它不包含 任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。③它是使用分层存储技术Union FS 来存储的。④它是通过Dockerfile来构建的，Dockerfile是一个文本文件，通过其描述的指令，Docker可以自动化构建出一个Dokcer镜像，并将其保存在Docker仓库中。
仓库（Repository）：Docker仓库①它是一个用于存储、管理和分享Docker镜像的平台。②它分为公共仓库和私有仓库，公共仓库由Docker官方提供，私有仓库由用户自己搭建存储镜像。③通常，一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像，而标签就常用于对应该软件的各个版本的镜像。
容器（Container）：Docker容器①它和镜像之间是 类 和 实例的关系。这样解释：假设python中有一个类（class）Person被创建，它的初始化参数为def __init__（self, name, age），那么当我们编译代码person1 = Person("Alice", 19)，person2 = Person("Jon", 24)时，person1和person2就是两个不同的实例。②镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。